大数据Spark技术的普及推广，对专业人才的需求也日益增加。Spark这门语言大数据培训中心也有相对应的课程，学习Spark，也是一个阶段慢慢的学习，通常来讲需要经历以下阶段：第一阶段：熟练的掌握Scala语言1，Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,;2，虽然说现在的Spark可以采用多语言
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2023-06-19 06:09:51
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第1章 Spark Streaming概述
1.1 Spark Streaming是什么
Spark Streaming用于流式数据的处理。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保
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2024-01-24 12:02:57
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Spark学习之RDD编程（2）1. Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合。2. 在Spark中数据的操作不外乎创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。3. 创建RDD:1）读取一个外部数据集2）在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合。4. RDD支持的操作：1）转换操作，由一个RDD生成一个新的RDD。
2）行动操作，对RDD进行计算结果，并把结果返回到驱动器程序中
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2024-07-19 23:44:54
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资料中：Spark 中最基本的数据抽象是 RDD。RDD：弹性分布式数据集 (Resilient Distributed DataSet)。RDD的三个特性：分区，不可变，并行操作。• RDD 是 Spark 的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式 来 操作分布式数据集的抽象实现 • RDD 是 Spark 最核心的东西,它表示已被分区,不可变的并能 够被并行操作的数据
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2024-01-28 02:49:43
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一、Spark SQL是什么？1、Spark SQL是Spark套件中的一个模块，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。2、Spark SQL的特点：(1) 和Spark Core的无缝集成，我可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来实现我的逻辑(2) 统一的数据访问方式，Spark SQL提
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2023-11-01 22:51:55
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一、Spark SQL是什么？1、Spark SQL是Spark套件中的一个模块，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。2、Spark SQL的特点：(1) 和Spark Core的无缝集成，我可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来实现我的逻辑(2) 统一的数据访问方式，Spark SQL提
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2023-11-01 22:51:55
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本文是根据Python基础教程这本书来做的学习笔记，经常读这本书会有很大收获的啊。用函数来抽象程序，其完美之处就是把计算机的精确计算和人的非精确理解结合起来。 1、创建函数 1.1函数可以调用，测试函数是否可以调用的可以用内建函数callable来检测，可以调用输出是True，不能调用时输
原创
2014-05-28 14:53:03
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所谓的抽象：只声明、未定义； 抽象机制决定了软件的架构； 关键词：动态、扩展、多态 抽象的载体： 类型抽象：协议、接口、虚基类、抽象类、泛型、基类、高阶类型； 函数抽象：高阶函数、依赖抽象类型的函数； 抽象的具体化： 继承、实现、构造； 抽象类型变量的声明（抽象的关联）： 变量、参量、返回值； 抽象
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2018-10-30 11:45:00
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Java是一门面向对象编程的语言，就是常见的OOP（Object-oriented Programming），不止Java，其他的很多编程语言都是使用的OOP这种编程思想。 抽象：Java提供了抽象机制。抽象就是指程序员把需要解决的问题视为一个对象，并抽取待解决问题的任何概念化构件（人、猫、狗），并表示为程序中的对象。这种抽象的过程，把我们需要解决的问题，变得更加形象和简
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2023-06-05 23:00:51
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通过一个简单的单词计数的例子来开始介绍RDD编程。import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object word {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("
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2023-06-19 06:20:57
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1.1why is Scala语言? 1)Spark—新一代内存级大数据计算框架，是大数据的重要内容。 2)Spark就是使用Scala编写的。因此为了更好的学习Spark, 需要掌握Scala这门语言。【海量数据的采集，存储，计算分析【mapreduce,Spark】/ [java,python,scala主力]】 3)Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式(编
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2023-11-28 09:56:55
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1、概述在高层的角度上看，每一个Spark应用都有一个驱动程序（driver program）。驱动程序就是运行用户的main主程序并在集群上执行各种并行操作的程序。Spark中的一个主要的抽象概念就是弹性分布数据集（resilient distributed dataset,RDD），RDD是分布在多个节点构成的集群上的元素的集合，并支持并行操作。RDD可以由Hadoop的分布式文件
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2024-01-18 06:06:13
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基本概念 在spark程序中，推测任务是指对于一个stage里面拖后腿的task，会在其他节点的Executor上再次启动这个task，如果其中一个task的实例运行成功者将这个最先完成的task的计算结果，同时会干掉其它Executor上运行的实例。默认情况下推测执行时关闭的。 开启推测的优点： 解决慢task
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2023-08-11 19:09:44
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RDD（分布式数据集），是spark最基本的数据抽象。一、RDD特点RDD的源码注释如下：Internally, each RDD is characterized by five main properties:
*
* - A list of partitions
* - A function for computing each split
* - A list of dependen
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2023-12-21 10:10:43
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目录整体流程数据抽象总结整体流程Spark Streaming中，会有一个接收器组件Receiver，作为一个长期运行的task跑在一个Executor上。Receiver接收外部的数据流形成input DStream DStream会被按照时间间隔划分成一批一批的RDD，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。时间间隔的大小可以由参数指定，一般设在500毫秒到几秒之间。对DStrea
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2024-01-10 18:09:20
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RDD概念RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。在之前学习MR的过程中对数据是没有进行抽象
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2024-01-06 09:18:14
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第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQLSpark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark
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2023-12-13 19:43:04
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一、简介RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的
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2023-08-18 22:47:18
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RDD编程在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运
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2023-09-28 00:58:46
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Spark Streaming 编程指南OverviewA Quick ExampleBasic ConceptsLinkingInitializing StreamingContextDiscretized Streams (DStreams)Input DStreams and ReceiversTransformations on DStreamsOutput Operations on D
